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          那些轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析成功的人,都做對了哪些事情

          轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析是個老生常談的話題,想要轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的人很多,其中有些人的工作和數(shù)據(jù)分析沾邊,有的人工作和數(shù)據(jù)分析八桿子打不著,那是什么原因促使這群人聚在一起轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析呢?

          大致的回答都是因為看好大數(shù)據(jù)的發(fā)展前景,并且薪酬待遇非常不錯。

          由于互聯(lián)網(wǎng)的崛起,每天都會有大量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生,“拍腦袋”做決策已經(jīng)無法滿足企業(yè)的需求,依靠數(shù)據(jù)分析進行科學(xué)決策才是實現(xiàn)一個好的決策的根本,這就催生了各種數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)需求。

          但是目前“數(shù)據(jù)分析師”的水平良莠不齊,數(shù)據(jù)分析師到底需要擁有哪些技能?轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析應(yīng)該知道哪些?如何快速成為數(shù)據(jù)分析師?這是想要轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析人的共同疑問。

          本文針對想要轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的朋友,做出一些轉(zhuǎn)行前應(yīng)該了解的內(nèi)容,讓你從一開始就走上一條平滑,輕松的數(shù)據(jù)分析之路。

            01了解數(shù)據(jù)分析師 

          數(shù)據(jù)分析工作到底是做什么的?相信這是許多新人共同的疑問。

          數(shù)據(jù)分析師這個職位,不同的公司,不同的行業(yè),對于它的理解和工作內(nèi)容都有所不同。

          ·傳統(tǒng)行業(yè),數(shù)據(jù)分析師的工作重點是做行業(yè)報告;

          ·小型企業(yè)由于人少,數(shù)據(jù)分析師做的工作比較繁雜,可能從數(shù)據(jù)采集和處理到數(shù)據(jù)產(chǎn)品搭建都屬于數(shù)據(jù)分析師的工作;

          ·大型互聯(lián)網(wǎng)公司則對崗位劃分比較明確,大部分時間都是在做產(chǎn)品和運營的分析工作,而數(shù)據(jù)處理等基礎(chǔ)準(zhǔn)備則是數(shù)據(jù)專員來做。

          明確了數(shù)據(jù)分析師的工作范圍,大概也就清楚了每天要做些什么,比如:

          ETL工作——基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集和處理

          一般數(shù)據(jù)分析師工作——產(chǎn)品、運營數(shù)據(jù)分析

          類似產(chǎn)品經(jīng)理工作——數(shù)據(jù)產(chǎn)品的思考和搭建

          數(shù)據(jù)挖掘工程師——數(shù)據(jù)價值的挖掘

          此外,還有一個更明確的方向就是看招聘要求,轉(zhuǎn)行的最終目的也是為了就業(yè),對標(biāo)崗位要求,就能知道一個數(shù)據(jù)分析師到底在從事哪些工作。

            02 需要哪些能力 

          軟素質(zhì):是否對數(shù)據(jù)分析感興趣,是否具有良好的自主學(xué)習(xí)能力與溝通表達能力。

          興趣是最好的老師,這句話在任何時候都不過時,如果你對數(shù)據(jù)分析無感,在面對大量數(shù)據(jù)運算感到頭疼,更對編程學(xué)習(xí)表示抗拒,那可能入門數(shù)據(jù)分析對你來說非常困難;

          同時,自主學(xué)習(xí)能力也很重要,對于那些完全不了解數(shù)據(jù)分析的同學(xué)來說,轉(zhuǎn)行需要重頭學(xué)起,而數(shù)據(jù)分析所涉及的知識體系非常龐大,需要學(xué)習(xí)者持續(xù)不斷地學(xué)習(xí);

          溝通表達能力不用多說,作為一名數(shù)據(jù)分析師,要將數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)果進行可視化表達,與決策者進行有效溝通,利用數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行有效決策,良好的溝通表達能力可以提高過程效率。

          硬技能了解數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)采集,Excel、SQL,Python 等。

          這里所列出來的硬技能是可以通過后期學(xué)習(xí)來具備的,所以初學(xué)者不用擔(dān)心。數(shù)據(jù)分析之所以成為大數(shù)據(jù)方向的熱門職位,就是因為它門檻很低,不需要任何基礎(chǔ)就能學(xué)。

          當(dāng)然,如果你在轉(zhuǎn)行之前就了解這些知識,也許是簡單的數(shù)據(jù)操作,或是會一門語言,又或是專業(yè)的程序員,這些都會讓你的數(shù)據(jù)分析之路變得容易很多。

          其它是否具備某個行業(yè)的業(yè)務(wù)經(jīng)驗,是否有過用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的經(jīng)驗、案例等。

          為業(yè)務(wù)服務(wù)的分析師,即服務(wù)于產(chǎn)品、運營、市場、廣告等等業(yè)務(wù)部門、提供數(shù)據(jù)支持的數(shù)據(jù)分析師,往往需要對業(yè)務(wù)有一定的了解。

            03 職業(yè)方向和成長路線 

          在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的知識方面也不能落下對各個數(shù)據(jù)崗位的了解,接下來介紹數(shù)據(jù)分析行業(yè)中崗位,大致分為四個方向:數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)開發(fā)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

          1)數(shù)據(jù)分析師

          從事數(shù)據(jù)采集、整理、分析,發(fā)現(xiàn)問題,分析問題,得出結(jié)論,為公司的決策層提供數(shù)據(jù)支持,偏向于業(yè)務(wù)。

          2)數(shù)據(jù)挖掘工程師/算法工程師

          利用模型訓(xùn)練數(shù)據(jù),從海量數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律,預(yù)測或分類對象,主要偏向編程和算法,對統(tǒng)計理論知識要求偏高。

          3)數(shù)據(jù)開發(fā)工程師

          設(shè)計、搭建并維護基礎(chǔ)設(shè)施,以提供數(shù)據(jù)收集、存儲、處理、計算等平臺。偏代碼開發(fā),需要在代碼能力上彌補,但與純技術(shù)棧的程序員相比需要一定的業(yè)務(wù)邏輯。

          4)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

          主要負責(zé)以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向提煉需求、設(shè)計、規(guī)劃、項目排期至項目落地,以及后期的產(chǎn)品改進和優(yōu)化等。

          但不是一開始你就能從事上面這些職位,數(shù)據(jù)分析師也是從基礎(chǔ)的崗位做起,慢慢進步的。

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          第一階段

          具備技能:熟練運用EXCEL,熟練使用函數(shù)、篩選、排序等基本功能,透視表和VBA也要學(xué)會

          可視化工具:ppt即可

          崗位:傳統(tǒng)公司的數(shù)據(jù)專員

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          第二階段

          具備技能:第一階段+SQL+一定的業(yè)務(wù)理解

          可視化工具:PPT、BDP等

          崗位:大多數(shù)傳統(tǒng)公司,互聯(lián)網(wǎng)小運營、產(chǎn)品團隊的數(shù)據(jù)運營

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          第三階段

          具備技能:前面所學(xué)知識+統(tǒng)計學(xué)(回歸、假設(shè)檢驗、時間序列...)+編程語言(python、R...)

          可視化工具:商業(yè)BI、tablaeu、echarts等

          崗位:數(shù)據(jù)分析師

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          第四階段

          具備技能:精進統(tǒng)計學(xué)+機器學(xué)習(xí)+業(yè)務(wù)大牛

          可視化:同上

          崗位:高級數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、算法工程師等

            04 技能學(xué)習(xí)

          數(shù)據(jù)分析師需要具備的知識包括概率統(tǒng)計、數(shù)據(jù)庫基本操作、一定的編程知識,再深入一點,還會涉及到初級的機器學(xué)習(xí)知識。

          以python為例以下是整個知識體系的概覽,你可以先有一個初步的全面了解。

          ? 概率統(tǒng)計知識 :概率論 、統(tǒng)計學(xué) 

          ? Python基礎(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)爬蟲: Python基礎(chǔ)語法、 Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲 

          ? SQL數(shù)據(jù)庫知識:MySQL數(shù)據(jù)庫、SQL操作語句 

          ? 利用Python進行數(shù)據(jù)分析和可視化 : Python數(shù)據(jù)分析、 Python數(shù)據(jù)可視化 

          ? 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) :監(jiān)督學(xué)習(xí) 、無監(jiān)督學(xué)習(xí) 、scikit-learn機器學(xué)習(xí)包

          為什么用python來舉例,如果必須要學(xué)習(xí)一門數(shù)據(jù)分析的編程語言,那我首推python,不僅是因為Python在科學(xué)領(lǐng)域非常流行,特別是在數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)等方面,更因為python簡單易用,非常容易上手。

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